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申请/专利权人：长春理工大学
摘要：本发明属于计算机视觉中的视频图像处理和步态识别领域，涉及一种融合注意力机制和短期时序特征提取的步态识别方法，该方法包括以下步骤：对步态数据集进行数据增强和预处理，然后对步态序列进行随机遮挡处理,构建基于通道注意力机制的CBAM‑Resnet9骨干网络模型，对步态图像特征进行提取；采用空洞3D卷积模块，实现短期时间建模。本发明通过在类ResNet9的网络结构中融合空间注意力机制和通道注意力机制，实现了对步态图像特征的高效提取，通过将步态轮廓序列输入到随机掩模中进行数据增强，并结合短期时序特征提取技术，提升了网络对遮挡条件的鲁棒性，进一步提升了步态识别的准确性和性能。
主权项：1.一种融合注意力机制和短期时序特征提取的步态识别方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1.准备数据集，对步态数据集进行数据增强和预处理，然后将步态轮廓序列输入到随机掩模RM中进行数据增强；S2.构建基于双重注意力机制的CBAM-Resnet9骨干网络模型，对步态图像特征进行提取，并将输出转换为具有高度、宽度和通道尺寸的3D特征图；S3.采用空洞3D卷积模块DRB进行短期时序特征提取，将输出的3D步态特征图进行时序特征提取，通过时间特征提取模块，从高层空间特征图中提取短期时间特征，实现了短期时序建模；S4.利用时间池化和均值池化得到几个特征向量，并通过一个独立的全连接层将特征向量映射到度量空间；采用BNNeck来调整特征空间，并利用分离的三元组和交叉熵损失来驱动训练过程；S5.使用训练好的网络进行前向推理时,计算probe和gallery的融合特征之间的欧几里得距离和余弦距离，可以用来计算从画廊和探针集的样本之间的相似性,根据距离进行排序,并计算rank-1识别准确率，距离最近的即为来自同一个样本的序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春理工大学 一种融合注意力机制和短期时序特征提取的步态识别方法
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